Курсы TensorFlow для создания и тренировки нейронных сетей

В какой бы области деятельности вы ни работали, вы наверняка слышали о нейронных сетях и машинном обучении. Это прогрессивные технологии, которые помогают оптимизировать работу многих инженеров, специалистов и компаний в различных сферах. Одним из наиболее известных инструментов для этих целей является разработанная компанией Google библиотека TensorFlow, которой и посвящен наш сегодняшний специальный обзор.

TensorFlow – это полностью открытая программная библиотека, разработанная специально для машинного обучения для целого ряда задач. Изначально ее создала команда Google Brain для своих собственных нужд, а именно для систем, способных создавать и развивать нейронные сети для выявления и расшифровки образов и корреляций по аналогии с обучением и пониманием, используемым людьми. Первая версия была выпущена публично в ноябре 2015 года. Работает на любых 64-разрядных ОС, в том числе и мобильных.

Преимущества:
— Возможность работы на нескольких процессорах
— Нет исключительной ориентации лишь на нейронные сети (универсальность)
— Поддержка коллекций потоковых графов, очередей и дополнений образов для оболочек высокого уровня
— Высокая скорость и гибкость
— API для различных языков: Python, C++, Go и Java
— Совместимость с библиотекой Keras

Освоить TensorFlow вы сможете с помощью курсов, внимательно отобранных нашими специалистами на платформе Udemy. Это самая крупная и популярная площадка (больше 15 млн. учащихся) для онлайн-обучения с качественным контентом, высокими рейтингами и практическим подходом к обучению.

Все курсы собраны в порядке возрастания сложности от самого начального уровня. Каждый курс является логическим продолжением предыдущего. Весь цикл курсов подготовлен опытным специалистом в сфере работы с большими данными и front-end/back-end-разработчиком.

Курсы TensorFlow для создания и тренировки нейронных сетей

1. Наука о данных – Глубокое обучение на Python

Преподаватель: Lazy Programmer (специалист по работе с данными, инженер больших данных, full-stack программист – HTML, CSS, JavaScript, Python, Ruby on Rails, PHP, MySQL, MongoDB и так далее)
Стоимость: 120$
Количество студентов: 13 522+
Объем программы: 55 лекций; 6 часов
Уровень подготовки (требования для курса): уметь брать частные производные и логарифмические правдоподобия; опыт в Python и Numpy; установленный Numpy последней версии; перед началом желательно пройти курс по логистической регрессии

Чему вы научитесь?
— Основные понятия о нейронных сетях, в том числе активация, обратное распространение ошибок и прямое распространение
— Виды нейронных сетей и виды задач, для которых их можно использовать
— Определять алгоритм обратного распространения ошибок
— Устанавливать TensorFlow
— Создавать нейронные сети с нуля с помощью Python и Numpy
— Создавать нейронные сети с помощью TensorFlow
— Создавать нейронные сети с классами K>2 с помощью функции softmax

В курсе вы научитесь реализовывать обратное распространение ошибок с помощью функций Numpy. Затем вы перейдете непосредственно к созданию нейронной сети с помощью TensorFlow.

На примере реальных практических заданий вы увидите, как можно использовать преимущества глубокого обучения для любых задач. Темы курсовых проектов будут охватывать прогнозирование действий пользователя на сайте на основе статистических данных и определение мимики лица.

При прохождении курса можно задавать любые вопросы преподавателю. Если вы готовы выучить что-то совершенно новое, смелей записывайтесь на курс!

ХОЧУ ПРОЙТИ КУРС!

2. Наука о данных – Практическое глубокое обучение в Theano и TensorFlow

Преподаватель: Lazy Programmer
Стоимость: 120$
Количество студентов: 6 419+
Объем программы: 31 лекция; 3,5 часа
Уровень подготовки (требования для курса): уверенно знать Python, Numpy и Matplotlib; установленный Theano и TensorFlow; градиентный спуск, обратное распространение ошибок и другие понятия из курса №1 в нашей подборке

Чему вы научитесь?
— Тренировать нейронные сети
— Использовать алгоритмы быстрого обучения AdaGrad и RMSprop для тренировки сетей
— Основные элементы Theano и TensorFlow
— Создавать нейронные сети на базе Theano и TensorFlow
— Создавать нейронные сети, уверенно работающие с базой данных MNIST
— Понимать разницу между полным, групповым и схоластическим градиентным спуском
— Упорядочивание и прореживание в Theano и TensorFlow

Этот курс станет для вас идеальным решением, если вы хотите улучшить свои навыки в разработке нейронных сетей. Изучаемые методики группового и схоластического градиентного спуска помогут ускорить процесс тренировки.

Что касается TensorFlow, вы изучите переменные и выражения, которые помогут вам в создании нейронных сетей.

Это второй курс из цикла «Глубокое обучение», который лучше всего проходить после первого курса. Записывайтесь на курс, как только будете готовы!

ХОЧУ ПРОЙТИ КУРС!

3. Глубокое обучение – Сверточная нейронная сеть на Python

Преподаватель: Lazy Programmer
Стоимость: 120$
Количество студентов: 5 973+
Объем программы: 30 лекций; 4 часа
Уровень подготовки (требования для курса): установленные Numpy, Scipy, Matpotlib, Scikit-learn, Theano и TensorFlow; пройденный 1 и 2 курс из цикла «Глубокое обучение»

Чему вы научитесь?
— Понятие о свертке
— Как применять свертку к звуковым и графическим эффектам
— Реализовывать гауссову размытость, выделение контуров и эффект эха при помощи кода
— Использование свертки для классификации изображений
— Понимать архитектуру сверточной нейронной сети
— Создавать сверточную нейронную сеть в Theano и TensorFlow

В этом курсе вы изучите использование глубокого обучения для машинного зрения с помощью сверточных нейронных сетей.

Используя сети, созданные в предыдущем курсе, вы расширите их возможности, превратив в сверточные нейронные сети, и сравните их производительность и точность с производительностью обычной нейронной сети на примере набора данных StreetView House Number (SVHN). Также вы научитесь создавать различные графические и звуковые эффекты.

Основной акцент в курсе сделан на создании и понимании на практических примерах, а не заучивании. Если вы хотите научиться визуализировать то, что происходит внутри модели машинного обучения, то этот курс это именно то, что вам надо!

ХОЧУ ПРОЙТИ КУРС!

Это был цикл для серьезного обучения в сфере нейронных сетей и их тренировки с помощью различных инструментов, в том числе и TensorFlow от Google. Если вам интересно узнать больше и заниматься саморазвитием, начните проходить эти специализированные курсы уже сегодня!